Vector error correction model approach in explaining the relationship between non performing loan, capital ratio and earning before tax and provision towards loan loss provision practice by Public Bank Bhd / Yumiza Kamal
Notice bibliographique
Résumé
Loan loss provision is directly related to the manipulation of accounting number by bank in order to control the performance in future. Based on the previous literature, loan loss provision is associated with earning management, capital management and signalling mechanism. The study done by Faridah and Wahida, (201 1) highlight that Islamic and conventional banks in Malaysia use loan loss provisions in their earnings and capital management. Therefore, the overall objective of this study is to examine the determinant and to suggest the motivation on loan loss provision practice by bank. Public Bank Bhd has been chosen as the sample of this study from the fourth quarter 2004 until third quarter 2012 by using econometric model which is vector error correction model to see the relationship between depended variable with independent variable. The source of data is obtained from Bursa Malaysia Bhd. An empirical result indicates that EBTP is inverse relationships between LLP compare to other factor such as NPL CR that show positive relation with LLP. The limitation in this study will be on the difficulties to obtain the detail disclosure information on loan loss provision. In addition, this research will beneficial for banking institution in order for them to preserve in future by cautiously screening giving loan and avoid defaults and it is also to crystallized view on manipulation the accounting number towards academician.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».